Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python Метод деревьев решений и случайный лес

...

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.42
  • Рейтинг покупателей 3.27
  • Рейтинг экспертов 4.24
  • Качество материалов 4.20
  • Надежность 4.44
  • Простота в использовании 4.02
  • Ремонтопригодность 4.60
  • Эффективность выполнения своих функций 4.62
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.42
  • Безопасность для пользователя4.74
  • Внешний вид 4.02
  • Удобство в уходе и чистке 4.06
  • Экологическая безопасность 4.22
  • Гарантия на товар 4.00
  • Соответствие стандартам качества 4.42
  • Инновационные технологии 4.00
  • Хит продаж 4.42
  • Скорость морального устаревания 4.26
  • Энергоэффективность 4.62
  • Универсальность использования 4.28
  • Наличие дополнительных функций 4.02
  • Соотношение цена-качество 3.20
  • Практичность и удобство хранения 4.24
  • Стабильность работы в различных условиях 4.27
  • Возможность персонализации 4.08
  • Ликвидность 4.64
  • Индекс рекомендаций 3.00
• Практическое применение методов машинного обучения на базе популярных статистических пакетов IBM SPSS Statistics, R и Python • Строительство и интерпретация дерева решений и случайного леса • Оценка дискриминирующей способности полученных моделей • Улучшение модели дерева с помощью процедуры обрезки ветвей (прунинга) • Оптимизация модели логистической регрессии, используя информацию дерева и случайного леса • Навыки оптимального конструирования признаков • Улучшение модели случайного леса с помощью автоматической автоматизации параметров • Применение правил классификации/прогноза, полученных с помощью дерева, к новым данным Второе издание книги дополнено главами о применении методов машинного обучения на базе Python. Данная книга представляет собой практическое руководство по применению метода деревьев решений и случайного леса для задач сегментации, классификации и прогнозирования. Каждый раздел книги сопровождается практическим примером. Кроме того, книга содержит программный код SPSS Syntax, R и Python, позволяющий полностью автоматизировать процесс построения прогнозных моделей. Автором обобщены лучшие практики использования деревьев решений и случайного леса от таких компаний, как Citibank N.A., Transunion и DBS Bank. Издание будет интересно маркетологам, риск-аналитикам и другим специалистам, занимающимся разработкой и внедрением прогнозных моделей.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников.
Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python Метод деревьев решений и случайный лес продается в интернет-магазине Буквоед
Эксперт: Евгений Р., шопинг-консультант
Дата рецензии: 14 июля 2025 года
Рекомендация к покупке нейтральная

Отзывы о товаре

Спасибо Ваш отзыв будет опубликован после проверки модераторами.
Добавить отзыв

Доставка покупки

    • Курьерской службой;
    • Самовывоз из магазинов;
    • Самовывоз из постаматов или пунктов выдачи.

Оплата заказа

    • Наличными или картой при самовывозе;
    • Банковской картой на сайте;
    • Банковским переводом для физических и юридических лиц.
  • Наименование: ООО «Новый Книжный Центр»
  • ИНН: 7710422909

Предложения других продавцов

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории